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1、第31卷第9期計算機仿真2014年9月文章編號：1006—9348(2014)09—0387—05移動機器人運動軌跡仿真林旭梅(青島理工大學(xué)自動化工程學(xué)院，山東青島266520)摘要：研究移動機器人運動軌跡優(yōu)化控制問題，移動機器人在運動軌跡跟蹤中性能指標(biāo)受到各種因素的影響，如量化誤差、摩擦和電機轉(zhuǎn)矩脈動等非線性因素等。在移動機器人運動中，系統(tǒng)中的有些參數(shù)是時變的、負載擾動難以測量，所以難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。為解決上述問題，提出建立移動機器人的運動模型，針對模型中的不確定和擾動，設(shè)計了滑模變結(jié)構(gòu)控制器。對于控制器參數(shù)的確定，通過改進的粒子群算法進行優(yōu)化選擇。由于機器入的不完
2、整非線性特性，在移動中受到過程系統(tǒng)噪聲和量測噪聲的影響，應(yīng)用增廣Kalman濾波器對有色噪聲進行濾波處理。仿真和實驗結(jié)果顯示：優(yōu)化后的Kalman濾波器的滑?？刂破髟谝苿訖C器人中的應(yīng)用能夠較好地消除系統(tǒng)噪聲誤差和量測噪聲，提高軌跡跟蹤控制精度。關(guān)鍵詞：移動機器人；軌跡跟蹤；滑模控制；粒子群算法中圖分類號：TP391．9文獻標(biāo)識碼：BTheTrajectorySimulationforMobileRobotLINXu—mei(CollegeofAutomationEngineering，QingdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandon
3、g266520，China)ABSTRACT：Thetrackingperformanceofmobilerobotisinfluencedbyvariousfactors，suchasthequantizationer—For，frictionandtorquerippleandothernonlinearfactors．Inthemotionofrobot，itisdifficulttoestablishaccuratemathematicalmodelbecauseofsometime—varyingparametersandnon-measureddisturban
4、ce．Firstly，amotionmod-elofrobotisestablishedinthispaper．Aslidingmodecontrollerisusedtoovercametheuncertaintyanddisturbance．Then，animprovedparticleswa／ITIoptimization(PSO)ispresentedforoptimizingsomeparameters；anextendedKal—manfilterisproposedtofiltercolorednoise．Finally，thesimulationresult
5、sshowthatslidingmodecontroHerwithex—tendedKalmanfilterandOptimizationmethodCanreducesystemerrorandmeasurementerror，andimprovetheper—formanceofthetrajecory—trackingformobilerobot．KEYWORDS：Mobilerobot；Trajectory-tracking；Slidingmodecontrol；ParticlesWalTaalgorithm1引言移動機器人是典型的非完整系統(tǒng)¨’2J，非完整系統(tǒng)的特
6、點是具有可控性，不存在光滑時不變的狀態(tài)反饋控制率，對移動機器人的研究一般考慮機器人的位置、速度、加速度以及位置變量等對時間的高階微分。由于移動機器人的非線性和非完整性，對于其軌跡跟蹤問題得到了廣泛的研究，本文控制量為位置量和速度量，在移動機器人在平移和旋轉(zhuǎn)模式中，對每個驅(qū)動軸進行實時控制。所用的控制方法有PID控制、模糊PID舊J、模糊控制、自適應(yīng)控制H．5J、Backstepping方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【5]。PID、模糊控制、模糊PID控制對結(jié)構(gòu)不確定性系統(tǒng)缺點是局部收斂；而自適應(yīng)控制對于非結(jié)構(gòu)不確定性無法解決；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計運動控制器，能夠逼近系統(tǒng)的非線性，在確定范圍內(nèi)也能克
7、服一定的擾動，但是其在線學(xué)基金項目：山東省教育廳科技計劃基金項目(J13LN40)收稿日期：2014—03—02修回日期：2014—03—31習(xí)時間較長M1；反演(Backstepping)控制方法是定義“虛擬控制”，將復(fù)雜的非線性系統(tǒng)分解成多個簡單、階次低的子系統(tǒng)進行控制¨j，通過Lyapunov函數(shù)泛推出需要的控制率和自適應(yīng)率等，其缺點是其中的參數(shù)較多，較為繁瑣；滑模變結(jié)構(gòu)的特點是“結(jié)構(gòu)”不固定，根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的偏差及其各階導(dǎo)數(shù)，讓系統(tǒng)按照預(yù)定的“滑動模態(tài)”軌跡運動，由于滑動模態(tài)的設(shè)計與對象參數(shù)和擾動無關(guān)，魯棒性
